Aplicación de minerÃa de datos a información de pacientes prediabéticos
Abstract
El objetivo del presente trabajo fue obtener patrones de comportamiento de los expedientes clÃnicos de pacientes prediabéticos, utilizando técnicas de minerÃa de datos, como apoyo a la toma de decisiones para el control de la diabetes. Para el logro de las metas trazadas se aplicó software de minerÃa de datos Weka, que se caracteriza por tener las funciones necesarias que permitieron realizar transformaciones sobre los datos, asà como tareas selección de atributos, clasiï¬?cación, clustering para la extracción del conocimiento en las bases de datos. Las bases de datos sobre las que se trabajó son Adultos 20 años o más de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (ENSANUT) 2012, Glucosa y LÃpidos de ENSANUT 2006. La metodologÃa de minerÃa de datos que se utilizó fue CRISP-DM (Cross Industry Standard Processfor Data Mining).Según el problema propuesto y el objetivo planteado la investigación se encuadró bajo un enfoque cualitativo, asà como en el método hermenéutico digital y etnográfico. El impacto de esta investigación se ve reflejado en la extracción de conocimiento en grandes almacenes de datos como son los expedientes clÃnicos para proveerdatos útiles que funcionen como apoyo a la toma de decisiones siendo estos la parte mas importante.References
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